In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

虽然AI有利于人类，但如果没有适当发展，它也可能会损害人类。 HCI工作的重点是从与非AI计算系统的传统人类交互转换，以与AI系统交互。我们在HCI视角下开展了高级文献综述，对当前工作的整体分析。我们的审核和分析突出了AI技术引入的新变更以及HCI专业人员在AI系统开发中应用人以人为本的AI（HCAI）方法时，新挑战的新挑战。我们还确定了与AI系统人类互动的七个主要问题，其中HCI专业人员在开发非AI计算系统时没有遇到。为了进一步实现HCAI方法的实施，我们确定了与特定的HCAI驱动的设计目标相关的新的HCI机会，以指导HCI专业人员解决这些新问题。最后，我们对当前HCI方法的评估显示了这些方法支持开发AI系统的局限性。我们提出了可以帮助克服这些局限性的替代方法，并有效帮助HCI专业人员将HCAI方法应用于AI系统的发展。我们还为HCI专业人员提供战略建议，以有效影响利用HCAI方法的AI系统的发展，最终发展HCAI系统。

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

即将开发我们呼叫所体现的系统的新一代越来越自主和自学习系统。在将这些系统部署到真实上下文中，我们面临各种工程挑战，因为它以有益的方式协调所体现的系统的行为至关重要，确保他们与我们以人为本的社会价值观的兼容性，并且设计可验证安全可靠的人类-Machine互动。我们正在争辩说，引发系统工程将来自嵌入到体现系统的温室，并确保动态联合的可信度，这种情况意识到的情境意识，意图，探索，探险，不断发展，主要是不可预测的，越来越自主的体现系统在不确定，复杂和不可预测的现实世界环境中。我们还识别了许多迫切性的系统挑战，包括可信赖的体现系统，包括强大而人为的AI，认知架构，不确定性量化，值得信赖的自融化以及持续的分析和保证。

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。

通过整合人类的知识和经验，人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据，并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中，我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作，并将它们分为三类具有渐进关系：（1）从数据处理中提高模型性能的工作，（2）通过介入模型培训提高模型性能，（3）系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类，我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理，计算机愿景等的简单分类和讨论。此外，我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要，并激励有兴趣的读者，以考虑设计有效的循环解决方案的方法。

We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.

Explainable AI (XAI) is widely viewed as a sine qua non for ever-expanding AI research. A better understanding of the needs of XAI users, as well as human-centered evaluations of explainable models are both a necessity and a challenge. In this paper, we explore how HCI and AI researchers conduct user studies in XAI applications based on a systematic literature review. After identifying and thoroughly analyzing 85 core papers with human-based XAI evaluations over the past five years, we categorize them along the measured characteristics of explanatory methods, namely trust, understanding, fairness, usability, and human-AI team performance. Our research shows that XAI is spreading more rapidly in certain application domains, such as recommender systems than in others, but that user evaluations are still rather sparse and incorporate hardly any insights from cognitive or social sciences. Based on a comprehensive discussion of best practices, i.e., common models, design choices, and measures in user studies, we propose practical guidelines on designing and conducting user studies for XAI researchers and practitioners. Lastly, this survey also highlights several open research directions, particularly linking psychological science and human-centered XAI.

在线众包平台使对算法输出进行评估变得容易，并提出诸如“哪个图像更好，A或B？”之类的问题的调查，在视觉和图形研究论文中的这些“用户研究”的扩散导致了增加匆忙进行的研究充其量是草率且无知的，并且可能有害和误导。我们认为，在计算机视觉和图形论文中的用户研究的设计和报告需要更多关注。为了提高从业者的知识并提高用户研究的可信度和可复制性，我们提供了用户体验研究（UXR），人类计算机互动（HCI）和相关领域的方法论的概述。我们讨论了目前在计算机视觉和图形研究中未利用的基础用户研究方法（例如，需要调查），但可以为研究项目提供宝贵的指导。我们为有兴趣探索其他UXR方法的读者提供了进一步的指导。最后，我们描述了研究界的更广泛的开放问题和建议。我们鼓励作者和审稿人都认识到，并非每项研究贡献都需要用户研究，而且根本没有研究比不小心进行的研究更好。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

行为互联网（IOB）将人类行为放在工程智能连接系统的核心。 IOB将数字世界与人类行为联系起来建立人类驱动的设计，开发和适应过程。本文根据与软件工程师，人机互动科学家，社会科学家和认知科学社区互动的集体努力来定义IOB模型的新颖概念。基于IOB的模型，基于探索性研究，综合最先进的分析和专家访谈。真正的行业4.0制造基础设施的架构有助于解释IOB模型及其应用。概念模型用于成功为Uffizi画廊，意大利佛罗伦萨的人群监测和队列管理系统成功实施社会技术基础设施。该实验始于2016年秋季，并在2018年秋季进行运营，使用了一种数据驱动方法来使用实时感官数据来提供系统。它还在游客的移动行为上注入了预测模型。该系统的主要目标是捕捉人类行为，模型，并建立一种考虑变化，实时适应变化的机制，并不断从重复行为中学习。除了概念模型和现实生活评价外，本文还提供专家的建议，并为未来几年成为IOB成为一个重要的技术进步的未来指导。

人工智能（AI）治理调节行使权威和控制AI的管理。它旨在通过有效利用数据并最大程度地减少与AI相关的成本和风险来利用AI。尽管AI治理和AI伦理等主题在理论，哲学，社会和监管层面上进行了详尽的讨论，但针对公司和公司的AI治理工作有限。这项工作将AI产品视为系统，在该系统中，通过机器学习（ML）模型（培训）数据传递关键功能。我们通过在AI和相关领域（例如ML）合成文献来得出一个概念框架。我们的框架将AI治理分解为数据的治理，（ML）模型和（AI）系统沿着四个维度。它与现有的IT和数据治理框架和实践有关。它可以由从业者和学者都采用。对于从业者来说，主要是研究论文的综合，但从业者的出版物和监管机构的出版物也为实施AI治理提供了宝贵的起点，而对于学者来说，该论文强调了许多AI治理领域，值得更多关注。

COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。

值得信赖的人工智能（AI）已成为一个重要的话题，因为在AI系统及其创造者中的信任已经丢失。研究人员，公司和政府具有远离技术开发，部署和监督的边缘化群体的长期和痛苦的历史。结果，这些技术对小群体的有用甚至有害。我们争辩说，渴望信任的任何AI开发，部署和监测框架必须纳入女权主义，非剥削参与性设计原则和强大，外部和持续监测和测试。我们还向考虑到透明度，公平性和问责制的可靠性方面的重要性，特别是考虑对任何值得信赖的AI系统的核心价值观的正义和转移权力。创建值得信赖的AI通过资金，支持和赋予Grassroots组织，如AI Queer等基层组织开始，因此AI领域具有多样性和纳入可信和有效地发展的可信赖AI。我们利用AI的专家知识Queer通过其多年的工作和宣传来讨论以及如何以及如何在数据集和AI系统中使用如何以及如何在数据集和AI系统中使用以及沿着这些线路的危害。基于此，我们分享了对AI的性别方法，进一步提出了Queer认识论并分析它可以带来AI的好处。我们还讨论了如何在愿景中讨论如何使用此Queer认识论，提出与AI和性别多样性和隐私和酷儿数据保护相关的框架。

如今，由于最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的近期突破，因此，智能系统和服务越来越受欢迎。然而，机器学习不仅满足软件工程，不仅具有有希望的潜力，而且还具有一些固有的挑战。尽管最近的一些研究努力，但我们仍然没有明确了解开发基于ML的申请和当前行业实践的挑战。此外，目前尚不清楚软件工程研究人员应将其努力集中起来，以更好地支持ML应用程序开发人员。在本文中，我们报告了一个旨在了解ML应用程序开发的挑战和最佳实践的调查。我们合成从80名从业者（以不同的技能，经验和应用领域）获得的结果为17个调查结果;概述ML应用程序开发的挑战和最佳实践。参与基于ML的软件系统发展的从业者可以利用总结最佳实践来提高其系统的质量。我们希望报告的挑战将通知研究界有关需要调查的主题，以改善工程过程和基于ML的申请的质量。

我们生活中情绪的重要性和普及性使得情感计算了一个非常重要和充满活力的工作。自动情感识别（AER）和情感分析的系统可以是巨大进展的促进者（例如，改善公共卫生和商业），而且还有巨大伤害的推动者（例如，用于抑制持不同政见者和操纵选民）。因此，情感计算社区必须积极地与其创作的道德后果搞。在本文中，我已经从AI伦理和情感认可文学中综合和组织信息，以提出与AER相关的五十个道德考虑因素。值得注意的是，纸张捏出了隐藏在如何框架的假设，并且在经常对数据，方法和评估的选择中的选择。特别关注在隐私和社会群体上的AER对AER的影响。沿途，关键建议是针对负责任的航空制作的。纸张的目标是促进和鼓励更加思考为什么自动化，如何自动化，以及如何在建立AER系统之前判断成功。此外，该纸张作为情感认可的有用介绍文件（补充调查文章）。